基于加權灰靶理論的集團化國有企業工資總額分配方法研究

楊雪玲

關鍵詞：工資總額分配 ?加權灰靶理論 ?灰靶貢獻度 ?集團化 ?國有企業

一、引言

國有企業工資總額管理是調節國家、企業、職工三者利益關系的重要方式，是深化國有企業工資決定機制改革的核心。2018年5月，《關于改革國有企業工資決定機制的意見》發布，對國有企業工資總額分配提出了改革和完善意見。此次改革把國有企業工資分配管理權交給了企業，國有企業如何更好地進行工資總額分配是當前擺在國有企業面前突出的問題。對于集團化國有企業，其工資總額分配涉及集團本部和各個子分公司工資總額的核定，更具復雜性。

集團化國有企業工資總額分配既要體現控制性，以符合國有企業工資總額預算管理的規定，又要體現激勵性，以兼顧效率公平。實踐中控制性和激勵性往往存在一定的矛盾，科學合理設計工資總額分配方法尤為重要。目前，關于工資總額分配的研究主要集中在構建指標體系和分配模型，而對于指標數據處理方法的探討較為缺乏。國有企業的工資總額分配問題本質上是一個多目標評價決策問題，涉及諸多不確定性因素，且評價過程存在數據樣本少、收集難等問題。實踐中，傳統的工資總額分配方法常遇到指標預設目標及權重的確定存在不經濟性、主觀性和偏差性等缺陷，同時還需兼顧歷史基數問題。而灰靶理論簡單、實用、可操作性強，不但有客觀賦權法的各種優勢，還具有對數據樣本量較少、沒有參照標準的評價對象進行綜合評價的能力。因此，本文運用灰靶理論，引入灰靶貢獻度對灰靶算法進行了改進，解決指標客觀賦權問題，并以加權灰靶靶心度作為工資總額分配修訂系數，達到充分挖掘數據間的內在規律，解決貧信息造成的評價誤差。

二、灰靶理論基本原理

灰靶理論是灰色系統理論創始人鄧聚龍教授提出的處理模式序列的灰關聯分析理論，包括靶心度分析和貢獻度分析兩部分。灰靶理論多運用于模式（幾何模型、評價方案、評估對象等）識別、選優、分級等。

靶心度分析，實質上是識別模式接近靶心的程度，即在一組決策對象的指標序列中，找出最滿意或最接近目標值的數據構造標準模式指標序列，由此各決策對象的指標序列與標準模式指標序列一起構成灰靶，標準模式指標序列就是灰靶的靶心。而每一個灰關聯差異信息空間中的指標序列與標準靶心的灰關聯度稱為靶心度，可用來對決策對象進行評估分級。傳統灰靶理論是將各指標重要性等同看待，但在多目標決策實踐中，不同的指標在目標決策中產生的作用是不同的，指標的權重不能等同對待，所以本文對灰靶理論原始算法的指標權重一致性進行改進，采用加權法對指標序列進行處理。

灰靶貢獻度是研究各項指標對模式靶心度大小的影響程度，可從中找出關鍵影響因素。灰靶貢獻度可反映各指標對評價結果的貢獻程度。貢獻度大者，對應的權重就大。反之，權值則小。因此，灰靶貢獻度可用來描述指標權重。

三、基于加權灰靶理論的工資總額分配算法

?表1 各指標的原始數據、基期工資總額數據

?表2 權重結果比較

?表3 分配結果比較

五、結束語

本文將灰靶理論首次引入工資總額分配中，提出了基于加權灰靶理論的集團化國有企業工資總額分配算法，解決在無法確定評價對象考核標準目標，同時需要兼顧歷史基數情況下，工資總額分配問題。本文嘗試引入灰靶貢獻度對灰靶算法進行了改進，解決指標客觀賦權問題，并以加權灰靶靶心度作為工資總額分配修訂系數。通過實例分析，驗證了基于加權灰靶理論的工資總額分配方法簡單有效可行，能較客觀地反映各評價對象效益并確定工資總額，為工資總額分配方法研究做了有益探索。

參考文獻

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